что в социологии понимается под репрезентативностью
Репрезентативность
Репрезентати́вность — соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана.
Также репрезентативность можно определить как свойство выборочной совокупности представлять параметры генеральной совокупности, значимые с точки зрения задач исследования.
Пример
Предположим, совокупность — это все учащиеся школы (600 человек из 20 классов, по 30 человек в каждом классе). Предмет изучения — отношение к курению. Выборка, состоящая из 60 учеников старших классов, гораздо хуже представляет совокупность, чем выборка из тех же 60 человек, в которую войдут по 3 ученика из каждого класса. Главной причиной тому — неравное возрастное распределение в классах. Следовательно, в первом случае репрезентативность выборки низкая, а во втором случае репрезентативность высокая (при прочих равных условиях).
Литература
Полезное
Смотреть что такое «Репрезентативность» в других словарях:
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ — (отфранц. representatif показательный, характерный), представительность, мера возможности восстановить, воспроизвести представление о целом по его части или мера возможности распространить представление о части на включающее эту часть… … Философская энциклопедия
Репрезентативность — свойство выборки отражать характеристики изучаемой генеральной совокупности. По английски: Representativeness Синонимы: Представительность См. также: Выборочные совокупности Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
репрезентативность — представительность, характерность, показательность Словарь русских синонимов. репрезентативность сущ., кол во синонимов: 3 • показательность (8) • … Словарь синонимов
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ — (от франц. representatif показательный) представительность выборки экономических показателей (чаще всего статистических), используемых для анализа экономических процессов и явлений. Репрезентативность зависит как от достоверности имеющихся… … Экономический словарь
репрезентативность — и, ж. representatif adj. Представительность, показательность. НС 2. Легкая изящная стилизация городского пейзажа под старинную гравюру сообщает неповторимый колорит эпохи. Панно свойственна торжественность и репрезентативность. сближая его с… … Исторический словарь галлицизмов русского языка
Репрезентативность — обоснованность переноса результатов, полученных при анализе выборочной совокупности на генеральную совокупность. Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 … Словарь бизнес-терминов
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ — (от французского representatif представляющий), в статистике методы определения параметров выборочной совокупности (частей объекта, множества), изучение которой позволяет с достаточной обоснованностью представить состояние генеральной… … Современная энциклопедия
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ — (от франц. representatif показательный) в статистике соответствие характеристик, полученных в результате выборочного наблюдения, показателям, характеризующим всю генеральную совокупность. Расхождение между указанными показателями представляет… … Большой Энциклопедический словарь
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ — (от фр. representatif показательный) англ. representativeness; нем. Reprasen tativitat. 1. Представительность. 2. Показатель к. л. наблюдений в статистике и др. науках. 3. Свойство выборки отражать характеристики изучаемой генеральной… … Энциклопедия социологии
Репрезентативность — (от франц. representatif представляющий что либо) важнейшее свойство той или иной выборки информации, состоящее в отражении (представлении) ею особенностей всей генеральной совокупности (напр., всей ценопопуляции). О репрезентативности выборки… … Экологический словарь
репрезентативность — Свойство выборочной совокупности воспроизводить параметры и значимые элементы структуры генеральной совокупности. Термин «репрезентативная выборка» ввел впервые применительно к социально экономическим исследованиям норвежский статистик А. Киаэр в … Справочник технического переводчика
Репрезентативность социологического исследования
Что такое репрезентативность социологического исследования
Репрезентативность социологического исследования — свойство выборки точно воспроизводить признаки генеральной совокупности.
Генеральная совокупность — общее количество всех возможных объектов исследования.
Выборка — это часть генеральной общности, отобранная с помощью специальных методов для получения данных обо всей совокупности в целом.
Осторожно! Если преподаватель обнаружит плагиат в работе, не избежать крупных проблем (вплоть до отчисления). Если нет возможности написать самому, закажите тут.
Понятие репрезентативность обладает следующими свойствами:
Чем определяется репрезентативность
Репрезентативность социологического исследования определяется двумя типами ошибок:
Ошибки при регистрации делятся на:
Систематические ошибки при регистрации:
Ошибки представительности или репрезентативности подразделяют на:
Связь репрезентативности и выборки
Выборочная совокупность может быть:
Когда необходима выборка
В социологических исследованиях, объектом которых является большое количество людей, рационально использовать выборочную совокупность, поскольку опрос генеральной общности требует много времени и усилий.
Для исследования необходимо опросить жителей одного района небольшого города. Численность данного района составляет 200 тыс. человек. Один опрашиваемый за час способен анкетировать трех человек. При 8-часовом рабочем дне за день он опросит 24 человек. Следовательно, первичное анкетирование займет 8333 дня или 22 года. Предположим, что опрос проводят несколько человек. За каждую анкету они получают 10 рублей. Организатору соцопроса придется заплатить 2 млн. рублей.
Таким образом, использование выборки менее затратно с точки зрения энергии и финансов. Однако выборочная совокупность не всегда уместна. В случае с переписью населения, выборами президента, референдумами такой способ неприемлем.
Примеры репрезентативности в социологическом исследовании
Предположим, в городе проживает 10 тыс. человек, среди которых 58 % мужчин и 42 % женщины. Чтобы социологическое исследование было репрезентативным, необходимо сформировать соответствующую выборку. Для этого нужно учесть гендерный состав населения. Допустим, отобранная совокупность составит 1000 человек. Значит, среди них должно быть 580 мужчин, 420 женщин. Это пример репрезентативной выборки.
В небольшом городе изготовлением съедобных букетов из фруктов занимаются 17 производителей подарков. Чтобы узнать портрет среднего покупателя данного товара, необходимо провести опрос среди всех 17 компаний. В этом случае выборочная совокупность будет репрезентативной.
Понятие репрезентативности в социологическом исследовании, типы выборок
Любой научный проект предполагает установление объекта и предмета, который конкретизирует: что именно намерен изучать автор, в каких пределах и на каком примере. При этом принято выделять лишь 1 объект в каждом исследовании.
Любой научный проект предполагает установление объекта и предмета, который конкретизирует: что именно намерен изучать автор, в каких пределах и на каком примере. При этом принято выделять лишь 1 объект в каждом исследовании.
В зависимости от области науки среди объектов исследования могут оказаться целые группы людей. Подобное встречается в психологических и социологических проектах, где автор изучает поведение или мнение конкретных лиц (в зависимости от выбранного признака классификации и пр.).
Проведение социологического исследования
Как мы видим, объект исследования – един, а вот число испытуемых может разниться от 1 до нескольких тысяч. Сегодня мы расскажем об особенностях формирования выборки в социологической научной работе и раскроем понятие репрезентативности выборки.
Выборка в социологическом исследовании
Выборка в социологическом исследовании представляет собой конкретизацию респондентов согласно определенным признакам: пол, возраст, место работы или должность, образование, место проживания и пр.
Выборка предполагает, что из общей массы (генеральной совокупности) будут «выбраны» респонденты или участники социологического мероприятия. Результаты исследования могут быть частными (нерепрезентативными) и обобщенными (репрезентативными).
Нужна помощь преподавателя?
Мы всегда рады Вам помочь!
Репрезентативность в социологическом исследовании представляет собой способность полученных результатов отражать общие тенденции, возможность переносить полученный результат на более широкий круг лиц.
Репрезентативность в социологическом научном исследовании можно интерпретировать, как своеобразное качество выборки, которое позволяет получить результаты по отдельной группе лиц, но при этом итоги могут быть перенесены на все человечество (или более широкий круг лиц), подчеркивать тенденции в обществе.
В чем проявляется репрезентативность выборки в социологическом исследовании?
Эксперты полагают, что в социологии действует принцип: больше – лучше. Выборка в социологии считается репрезентативной, если количество испытуемых велико.
Качественная и количественная репрезентативность
В социологическом научном изыскании невозможно повторить опрос или эксперимент и получить при этом один и тот же результат. Поэтому здесь целесообразно моментально фиксировать результат. Даже если задать один и тот же вопрос одному и тому же респонденту в разное время, то можно получить совершено разные ответы.
Поэтому в таких экспериментах точность и качество результатов берут числом испытуемых: чем объемнее выборка, тем лучше. Чем больше совпадений по одним и тем же заданиям, тем больше человек придерживаются данной позиции.
Замечали ли Вы, что в опросах ВЦИОМ принимает участие не 10,20 или 50 человек, а тысячи. Такой подход позволяет точно определить тенденции в обществе, настроение отдельных групп и пр.
Какие типы выборок выделяют в социологических исследованиях?
Исследователь должен определить цель социологического мероприятия, а также определить:
Самыми распространенными типами выборок в социологических исследованиях выделяют:
Случайная предполагает, что в опросе принимает участие любой человек (независимо от возраста, социального статуса, образования и пр.). Важно отметить, что случайные выборки всегда является репрезентативными и отражают мнение общества в целом.
Данная выборка предполагает распределение респондентов по группам согласно заявленному единому признаку (например, по месту проживания, региону, конкретной организации и ее филиалам и пр.). Здесь важно изначально определить количество групп и количество участников в каждой из них. Лучше всего придерживаться принципа равномерности, чтобы в каждой группе было одно и то же число испытуемых.
Данный способ подбора испытуемых предполагает, что из одного общего списка (генеральной совокупности) с определенным интервалом будут избраны отдельные лица (например, каждый пятый человек).
Здесь подбор респондентов осуществляется «методом тыка». Достаточно выбрать первого встречного и включить его в группу испытуемых.
Данный способ заключается в том, что каждый респондент делится контактами своего окружения, которые автоматически попадут в число испытуемых.
Такой способ предполагает целенаправленный подбор респондентов согласно конкретным параметрам (квотам). В числе наиболее распространенных квот выделяют пол, возраст, образование и пр.
Каждый исследователь самостоятельно определяет оптимальный объем выборки и требования к испытуемым, исходя из задач социологического исследования, при этом важно, чтобы выборка была репрезентативной.
Трудности с учебой?
Помощь в написании студенческих и
аспирантских работ!
Репрезентативность выборочных данных
Репрезентативность — важнейшее свойство данных, используемых для построения аналитических моделей. Независимо от того, в какой предметной области и какими методами производятся выборочные исследования, отсутствие репрезентативности выборки приводит к некорректным результатам. В статье рассказываем подробнее об этом важном свойстве.
Репрезентативность — важнейшее свойство данных, используемых для построения аналитических моделей. Оно отражает способность данных представлять зависимости и закономерности исследуемой предметной области, которые должна обнаружить и научиться воспроизводить построенная модель. Иными словами, репрезентативность показывает, содержат ли анализируемые данные достаточно информации для построения качественной модели, а так же, может ли эта информация быть использована алгоритмом построения модели.
Репрезентативность генеральной совокупности отражает способность совокупности описывать существенные свойства, зависимости и закономерности объектов, процессов и явлений предметной области. Она достигается за счёт правильной организации сбора и консолидации первичных данных.
Репрезентативность выборки описывает способность выборочных данных отражать структурные свойства совокупности, из которой они были извлечены. Т.е. даёт ответ на вопрос: можно ли в исследовании заменить совокупность на выборку без значимого ухудшения результатов анализа. Репрезентативность выборки достигается с помощью правильного выбора метода сэмплинга.
Таким образом, репрезентативность выборки касается только воспроизведения характеристик совокупности. Если сама исходная совокупность плохо представляет предметную область, то, даже если полученная из неё выборка будет репрезентативной, построить на её основе корректную с точки зрения предметной области модель будут невозможно.
Например, пусть компания собирается вывести на рынок новый продукт. При этом она хочет провести маркетинговые исследования в виде опроса клиентов о желаемых характеристиках и параметрах продукта. Число клиентов компании насчитывает сотни тысяч человек (генеральная совокупность), поэтому опросить их всех не представляется возможным физически, не является целесообразным экономически.
Поэтому компания формирует выборку клиентов для проведения опроса. Если мнение клиентов из выборки отражает мнение большинства клиентов и может быть использовано для принятия решений о параметрах и характеристиках нового продукта, то такая выборка будет репрезентативной.
Независимо от того, в какой предметной области и какими методами производятся выборочные исследования, отсутствие репрезентативности выборки приводит к некорректным результатам. Поэтому в процессе анализа необходимо убедиться, что сформированная выборка репрезентативна.
Таким образом, репрезентативная выборка — это такая выборка, в которой представлены все подгруппы, важные для исследования. Помимо этого, характер распределения рассматриваемых параметров в выборке должен быть таким же, как в генеральной совокупности.
Особенно важным является обеспечение репрезентативности в машинном обучении, для построения моделей классификации и регрессии используется несколько выборок: обучающая, тестовая и валидационная, которые тем или иным способом отбираются из исходного набора данных. И все эти выборки должны быть репрезентативными.
Обеспечение репрезентативности
В основе построения репрезентативной выборки лежит правильный выбор используемого алгоритма сэмплинга. При этом размер выборки, хотя и является важным, сам по себе не гарантирует ее репрезентативности. Например, интернет-опрос может показать, что 100% людей пользуется интернетом, хотя это не соответствует действительности (т.е. репрезентативность нарушена).
Выделяют качественную (структурную) и количественную репрезентативность.
Рисунок 1. Количественная и качественная репрезентативность
Качественная репрезентативность
Качественная репрезентативность показывает, что все группы, присутствующие в совокупности, будут представлены и в выборке. Для этого каждый элемент совокупности должен иметь равную вероятность, быть выбранным, а сама выборка должна производиться из однородных групп.
Наиболее оптимальным способом формирования репрезентативной выборки является простой случайный сэмплинг, поскольку в этом случае у любого представителя генеральной совокупности будет одинаковая вероятность попасть в выборку.
Например, при формировании выборки клиентов для опроса, в нее попадут люди из различных социальных групп пропорционально их долям в генеральной совокупности. В результате, выборка будет представлять собой уменьшенную копию генеральной совокупности.
Случайность отбора респондентов в выборку может обеспечивается различными методами. Например, для опроса клиентов берутся номера клиентских карт, которые случайным образом отбираются компьютерной программой с использованием генератора случайных чисел.
Однако, на практике применить простой случайный сэмплинг не всегда представляется возможным. Это связано с тем, что генеральная совокупность может быть неоднородной и будет содержать группы объектов.
Например, если опрос будет проводиться по телефону, то большинство откликов будет получено от пенсионеров, как людей менее занятых и более склонных идти на контакт. Очевидно, что если опрос проводится о продукте, ориентированном на молодёжь, то ценность мнения пенсионеров вряд ли будет высокой.
Чтобы решить эту проблему, можно использовать случайный стратифицированный сэмплинг, когда исходная совокупность сначала разделяется на слои (страты) по некоторому признаку. Например, клиенты могут быть стратифицированы по возрасту. Тогда страты могут быть сформированы пропорционально доле объектов в группах, что позволит уменьшить или увеличить долю той или иной группы, сохранив репрезентативность.
Другой вариант — использовать кластерный (групповой) сэмплинг, когда клиенты предварительно разбиваются на качественно однородные группы — кластеры, и отбор производится из каждого кластера независимо. При этом вероятность отбора может быть одинаковой для всех кластеров, или различной. Можно некоторые кластеры вообще исключить из отбора. В нашем примере клиенты могут быть разбиты на кластеры по социальному статусу — студенты, работающие, пенсионеры, военнослужащие и т.д. Таким образом, долю, пенсионеров в выборке, можно уменьшить или совсем исключить.
Количественная репрезентативность
Количественная репрезентативность показывает, является ли достаточным число элементов выборки для представления характеристик генеральной совокупности с заданной погрешностью. Например, при неизвестной величине генеральной совокупности, когда результат отражается в виде показателя относительной доли, число элементов выборки, обеспечивающее количественную репрезентативность, может быть вычислено по формуле:
где t — доверительный коэффициент, показывающий, какова вероятность того, что размеры показателя не будут выходить за границы предельной ошибки, p — доля единиц наблюдения, обладающих изучаемым признаком, q=1−p — доля единиц наблюдения, не обладающих изучаемым признаков, Δ — допустимая ошибка выборки.
n=\frac<2^<2>\cdot 0,25\cdot 0,75><0,05^<2>>=300 заёмщиков.
Если же показатель — не относительная средняя величина просроченной задолженности по всем клиентам, то число наблюдений будет:
Если используется выборка без возврата и размер генеральной совокупности известен, то для определения необходимого размера случайной выборки при использования относительных величин (долей) применяется формула:
n=\frac
где N — число наблюдений генеральной совокупности. Для средних значений исследуемой величины формула примет вид:
n=\frac<2^<2>\cdot 0,25\cdot 0,75\cdot 500><0,05^<2>\cdot 500+2^<2>\cdot 0,25\cdot 0,75>\approx 188 клиентов.
Таким образом, необходимый объем выборки при безвозвратном отборе меньше, чем при возвратном (соответственнo, 188 и 300).
В целом, число наблюдений, требуемое для получения репрезентативной выборки, изменяется обратно пропорционально квадрату допустимой ошибки.
Методы оценки репрезентативности
Формально, выборку называют репрезентативной, когда результат оценки определенного параметра по данной выборке совпадает с результатом, оцененным по генеральной совокупности с учетом допустимой погрешности (ошибки репрезентативности). Если выборочная оценка отличается от оценки по генеральной совокупности более, чем на заданный уровень погрешности, то такая выборка считается нерепрезентативной.
Репрезентативность оценивается по отдельным параметрам выборки и совокупности. При этом выборка может оказаться репрезентативной по одним параметрам и нерепрезентативной по другим. Поэтому говорить о репрезентативности как о дихотомическом свойстве выборки (репрезентативна или нерепрезентативна) было бы не верно: выборка может одни параметры генеральной совокупности воспроизводить более точно, а другие — менее. Поэтому правильнее говорить о мере репрезентативности определённой выборки по конкретным параметрам.
Основным моментом в определении репрезентативности выборки является обоснование погрешности, в пределах которой выборка признается репрезентативной. Одна и та же выборка может быть достаточно репрезентативной для одной задачи и недостаточно для другой. Кроме этого, нужно проверять репрезентативность выборки по параметрам, имеющим существенное значение для предметной области исследования. Например, в маркетинговых исследованиях для анализа клиентов важны пол, возрасту, образование и пр.
Следует отметить, что далеко не все задачи бизнес-аналитики требуют строгого статистического подтверждения репрезентативности выборок. Как правило, это задачи точного прогнозирования. Что касается обычных задач, связанных, например, с определением предпочтений действующих и потенциальных клиентов, то они решаются охватом типичной клиентуры, которую можно найти непосредственно в торговых центрах.
Статистические методы
Данные, полученные в результате выборочных обследований, являются реализациями случайных величин (возраст, стаж работы, доход и т.д.). Обычно, на практике считают, что выборка является репрезентативной, если её статистические параметры (среднее значение, дисперсия, среднеквадратичное отклонение и т.д.) отличаются от параметров совокупности не более, чем на 5%.
Однако, данный подход применим только при условии, что вся генеральная совокупность известна и для неё можно вычислить статистические характеристики. Но на практике такое встречается редко, поскольку часть потенциально интересных для исследования объектов оказывается недоступной для наблюдения.
В этом случае прибегают к формированию двух независимых выборок, вычисляют и сравнивают их характеристики, и если они совпадают (не различаются значимо), то выборки считаются репрезентативными. В теоретическом плане такой подход является достаточно привлекательным, однако, на практике сложно реализуем. Во-первых, формирование нескольких выборок ведёт к дополнительным затратам, а во-вторых, если параметры выборок значимо различаются, то невозможно сказать, какая из них репрезентативна.
Нестатистические методы
Статистические методы оценки репрезентативности выборочных данных, хотя и являются строго обоснованными, но довольно сложны в использовании (особенно для пользователей, не имеющих достаточной математической подготовки). Кроме этого они могут иметь ограничения (например, независимость выборок), удовлетворить которым достаточно сложно.
Статистические подходы к оценке репрезентативности выборок имеет смысл использовать, если для анализа данных используются статистические методы. Методы машинного обучения, которые является эвристическими и в большинстве случаев не обеспечивают точного и единственного решения, вообще говоря, не нуждаются в точной оценке репрезентативности обучающих выборок. Поэтому в них используются свои техники для определения того, насколько обучающая или тестовая выборка хорошо представляют исходную совокупность.
Ещё одной особенностью выборок, используемых в машинном обучении, является то, что объём исходной совокупности, из которой формируются обучающее, тестовое, а при необходимости, и валидационное множество, известен, поскольку данные содержатся в консолидированных таблицах источника данных.
Затем вычислим величину:
где D_<_
Тогда индекс ближайшего соседа будет:
Если значение данного показателя близко к 1, то точки выборки имеют равномерное пространственное распределение. Если меньше 1, то пространственное распределение точек неоднородно. Если NNI больше 1, то имеет место значительная дисперсия значений внутри выборки.
Очевидно, что наилучшим вариантом с точки зрения репрезентативности будет первый случай, когда пространственное распределение точек данных в совокупности и выборке примерно одинаковое. Второй случай показывает, что внутри выборки могут присутствовать некоторое локальные особенности, нехарактерные для всей совокупности.
В литературе можно найти больше количество разнообразных алгоритмов и методов оценки репрезентативности выборок для машинного обучения, разработанных для различных предметных областей исследования и типов задач анализа. Большинство их них являются эвристическими и не гарантируют получения наилучшего результата. Поэтому самым надёжным критерием репрезентативности выборки, на основе которой строилась определённая обучаемая модель, является точность и обобщающая способность самой модели.
Ремонт выборки
Возникает вопрос: а что делать в ситуации, когда аналитику доступна только выборка «как есть», а её репрезентативность неудовлетворительная? При этом доступ к генеральной совокупности для формирования более репрезентативной выборки у него отсутствует (например, из-за проблем с сетью, невозможности повторных исследований из-за высоких затрат и т.д.). В этом случае улучшить ситуацию может специальная процедура, которая называется «ремонт выборки».
Все действия аналитика, связанные с репрезентативностью, можно разделить на два этапа: контроль и ремонт.
Контроль и ремонт выборки рассматриваются как обязательные этапы любого выборочного исследования. Хотя, некоторые авторы не разделяют эти два этапа, а включают ремонт в общую процедуру контроля выборки. Ряд вопросов, связанных с контролем выборки был рассмотрен выше.
Основной целью ремонта является повышение качества выборки в смысле отражения ею зависимостей и закономерностей исследуемых процессов и явлений, которые требуется обнаружить в процессе анализа. При этом не следует путать ремонт выборки с повышением качества данных вообще.
Ремонт выборки, обычно, включает следующие задачи:
Следует отметить, что единого, строго обоснованного подхода к ремонту выборок, вообще говоря, не существует, хотя в литературе можно встретить некоторые общие рекомендации. В большинстве практических случаев аналитику приходится самостоятельно выбирать, какие преобразования следует применить к выборке для повышения её репрезентативности.